协同过滤随着时间的推移而改进，主要是通过利用越来越多的用户-项目交互数据，从而增强其识别模式和提出准确建议的能力。随着越来越多的用户与系统互动——评价电影、购买产品或听歌曲——算法会收集关于偏好和相似性的更丰富的数据。这种扩展的数据集允许模型改进其对用户行为和项目特征的理解，减少噪声并提高预测质量。例如，一个使用协同过滤的电影推荐系统最初可能难以处理稀疏数据，但随着用户评价更多的电影，该算法可以更好地将具有相似品味的用户聚类，并推荐相关的标题。
另一个关键因素是模型更新的迭代性质。许多协同过滤系统被设计为定期重新训练或从新数据中增量学习。例如，流媒体服务可能会每晚使用矩阵分解技术更新其推荐，该技术包含最新的用户播放计数。现代实现通常使用实时反馈循环，其中用户操作（例如，跳过一首歌曲）会立即影响未来的建议。这与早期基于批处理的系统形成对比，后者在更新之间变得陈旧。开发人员可以实施增量学习框架，例如 Apache Mahout 或神经网络中的自定义嵌入更新，以保持新鲜度，而无需完全重新训练。
最后，协同过滤受益于随着时间的推移而改进的边缘情况覆盖率。 随着系统遇到越来越多的用户和项目，它可以更好地处理小众偏好和长尾推荐。 一本书推荐引擎最初可能专注于流行的畅销书，但随着越来越多的开发人员与它们互动，逐渐学会推荐专门的技术手册。 此外，混合方法——将协同过滤与基于内容的信号相结合——有助于缓解新项目的冷启动问题，同时仍然利用不断增长的交互数据。 随着时间的推移，这些机制会创建一个自我强化的循环，其中更好的推荐会推动更多的用户参与，进而提供更多的数据进行细化。